また久富副部長は、「外字の同定作業にAI技術を活用する発想は全国初と聞き、将来的には佐賀市発の技術開発事例として全国に発信できるのでは？と期待しました」と、別の観点から実証事業への期待感を明かしました。

　こうして、文字同定AI共同実証事業はスムーズに進み、当初の予定通り令和4年夏に完了。その成果について、石橋氏は「当初の目標を達成し、期待した成果が十分に得られたと考えています」と話します。「顕著な成果は、文字同定AIの精度の高さを実証できたことです。マッチング率が高い同定候補リストが短時間で提示されるので、工数削減、コスト削減に直結します。またマッチング率と目視での字形比較に違和感がなく、同定の根拠としても有効です」

　ちなみに、文字同定AIが候補抽出に要する時間は1分弱。マッチング率は第1候補で90％超、第2候補まで含めればほぼ100％に達し、候補リストも1日以内に提供可能です。同定精度はもちろん、人が目で見て比較する従来方式では候補リスト作成に2週間～1か月を要していたことを思えば、工期短縮とコスト削減に向けた効果のほども明らかです。

　「見逃せないのは、候補リストにあげられた文字以外に同定可能な文字は存在しないだろう、と納得できる安心感です。目視で候補を探す手法では、こうはいきません。この点も外字同定にAIを活用するメリットで、現場感覚としても非常に大きなポイントだと思います」

　なお、文字同定AIを用いて同定できなかった文字も一定数ありました。

「比較的使用頻度の高い外字が文字情報基盤文字に用意されていない例も少なくなく、驚きましたが、同定不能な外字があることは想定内。同定できない外字の規模感を把握できたこと自体が、当初からの検証テーマであり、システム移行本番に向けた大きな成果、と受け止めています。今後は、国が示す外字の取扱い方針の推移を見ながら、同定方針について検討していくことになります」と石橋氏。令和7年度中の標準準拠システムへの移行を視野に、業務の洗い出しや計画立案、システム選定、移行テストなど、引き続きさまざまな作業が待ち受けています。

「標準化を進める過程で、あらためて外字同定の工程を設けますが、今回の成果をそのまま活用できるので、実証前の想定より短期間で済むだろうと考えています」と石橋氏。外字同定の取り組みは、標準化作業全体から見ればほんの一部にすぎませんが、今回の実証事業は間違いなく、標準化の取り組みを力強く前に進める大きな一歩になったといえるでしょう。

　最後に、久富副部長に今回の共同実証事業を総括していただきました。

「全20業務に及ぶ基幹情報システムの標準化は、国が主導する自治体DXの一環ととらえることができます。市民生活課でも、総合窓口システムの見直しや、そもそも窓口に来なくても、書類を書かなくても済む仕組みの検討など、さまざま場面でDX化への対応を求められています。そうした中で日々模索し、試行錯誤を重ねているのが、私たちの現状です。今回の実証事業のような試みは、どの自治体もノドから手が出るほどほしい提案だったといえるのではないかと思います。もちろん佐賀市もそうでした。今回検証した手法は、どの自治体でも活用可能で、手間とコストを抑える十分な効果があると思います」

　システム標準化に向けて、どの自治体も避けては通れない外字同定。佐賀市での良好な検証結果もあり、文字同定AIへの引き合いはすでに全国50以上の自治体にのぼっています。